一种高速公路的衔接桥钢桩的稳定性测试方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术涉及稳定性测试技术，揭露了一种高速公路的衔接桥钢桩的稳定性测试方法和装置，该方法包括：利用预设的深度扫描仪采集稳定测试中的衔接桥钢桩的形变图集；对形变图集进行点云匹配，得到钢桩形变点云集，对钢桩形变点云集进行三维重建，得到钢桩形变模型集；按照测试项目将钢桩形变模型集拆分为侧移模型集、受压模型集以及弯扭模型集，从侧移模型集中提取出侧移数据集，计算出衔接桥钢桩的侧移强度；计算出衔接桥钢桩的受压稳定系数；计算出衔接桥钢桩的弯扭稳定系数，将受压稳定系数和弯扭稳定系数汇集成稳定系数集，结束稳定测试。本发明专利技术还提出一种高速公路的衔接桥钢桩的稳定性测试装置。本发明专利技术可以提高钢桩稳定性测试的测试精度。试的测试精度。试的测试精度。

【技术实现步骤摘要】
一种高速公路的衔接桥钢桩的稳定性测试方法和装置


[0001]本专利技术涉及稳定性测试
，尤其涉及一种高速公路的衔接桥钢桩的稳定性测试方法和装置。

技术介绍

[0002]高速公路衔接桥是用于在两个高速公路之间进行公路衔接的桥梁，一般由钢桩和桥面组成，但为了了解衔接桥钢桩的稳定性，进而适配工程需求，需要对衔接桥钢桩进行稳定性测试。
[0003]现有的衔接桥钢桩的稳定性测试技术多为基于简单的人工建立等比例模型，在测试软件中进行模拟测试。例如，基于测试模拟软件CPillar的稳定性测试方法，实际应用中，测试模拟软件的建模可能与实际存在细微区别，且稳定性测试的质量受众多因素影响，单纯的基于模拟软件的测试方法可能导致钢桩稳定性测试的结果精确度较差。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供一种高速公路的衔接桥钢桩的稳定性测试方法和装置，其主要目的在于解决钢桩稳定性测试的结果精确度较差的问题。
[0005]为实现上述目的，本专利技术提供的一种高速公路的衔接桥钢桩的稳定性测试方法，包括：对所述衔接桥钢桩进行稳定测试，利用预设的深度扫描仪采集稳定测试中的所述衔接桥钢桩的形变图集；对所述形变图集进行点云匹配，得到钢桩形变点云集，对所述钢桩形变点云集进行三维重建，得到钢桩形变模型集；按照所述稳定测试的测试项目将所述钢桩形变模型集拆分为侧移模型集、受压模型集以及弯扭模型集，从所述侧移模型集中提取出侧移数据集，利用预设的侧移强度算法根据所述侧移数据集计算出所述衔接桥钢桩的侧移强度，其中，所述利用预设的侧移强度算法根据所述侧移数据集计算出所述衔接桥钢桩的侧移强度，包括：获取所述衔接桥钢桩的修正系数以及钢材弹性模量；利用如下的侧移强度算法根据所述侧移数据集、所述修正系数以及所述钢材弹性模量计算出所述衔接桥钢桩的侧移强度：其中，是指所述侧移强度，是指所述修正系数，是指所述钢材弹性模量，是指所述侧移数据集中的极惯性矩，是指所述侧移数据集中的钢桩长度，是指所述侧移数据集中的极限侧移角度，是指所述侧移数据集中的斜架截面积，是指所述侧移数据集中的支撑截面积；从所述受压模型集中提取出受压数据集，根据所述受压数据集和所述侧移数据集
计算出所述衔接桥钢桩的受压稳定系数；从所述弯扭模型集中提取出弯扭数据集，根据所述弯扭数据集和所述侧移数据集计算出所述衔接桥钢桩的弯扭稳定系数，将所述受压稳定系数和所述弯扭稳定系数汇集成稳定系数集，结束稳定测试。
[0006]可选地，所述对所述形变图集进行点云匹配，得到钢桩形变点云集，包括：对所述形变图集中的每个图片进行畸变矫正，得到初始形变图集；对所述初始形变图集中的每个图片进行极线矫正，得到标准形变图集；对所述标准形变图集进行特征提取，得到钢桩特征点集；计算出所述钢桩特征点集对应的匹配点，利用所述匹配点将所述标准形变图集转化为视差形变图集；利用所述视差形变图集将所述标准形变图集转化为点位形变点云集，并对所述点位形变点云集进行坐标转化，得到钢桩形变点云集。
[0007]可选地，所述对所述形变图集中的每个图片进行畸变矫正，得到初始形变图集，包括：逐个选取所述形变图集中的图片作为目标形变图片，获取所述目标形变图片对应的深度扫描仪的镜头畸变内参；根据所述镜头畸变内参构建所述目标形变图片的畸变矫正模型；逐个选取所述目标形变图片中的像素作为目标像素，利用所述畸变矫正模型计算出所述目标像素对应的矫正像素坐标；根据所述矫正像素坐标对所述目标像素进行坐标更新，当所述目标像素为所述目标形变图片中的最后一个像素时，将坐标更新后的所述目标形变图片作为目标初始图片，并将所有的所述目标初始图片汇集成初始形变图集。
[0008]可选地，所述对所述初始形变图集中的每个图片进行极线矫正，得到标准形变图集，包括：逐个选取所述初始形变图集中的图片作为目标初始图片，选取所述初始形变图集中与所述目标初始图片对应的双目图片作为目标双目图片；利用所述目标初始图片对所述目标双目图片进行映射，得到横轴基向量；根据所述横轴基向量计算出所述目标初始图片对应的畸变外参，根据所述畸变外参对所述目标初始图片进行极线矫正，得到目标标准图片，并将所有的所述目标标准图片汇集成标准形变图集。
[0009]可选地，所述对所述钢桩形变点云集进行三维重建，得到钢桩形变模型集，包括：对所述钢桩形变点云集进行钢桩语义识别，得到钢桩部件集；从所述钢桩形变点云集中提取出所述钢桩部件集对应的钢桩部件参数集；根据所述钢桩部件参数集对所述衔接桥钢桩进行三维重建，得到钢桩形变模型集。
[0010]可选地，所述按照所述稳定测试的测试项目将所述钢桩形变模型集拆分为侧移模型集、受压模型集以及弯扭模型集，包括：获取所述稳定测试中每个测试项目的项目时间戳；按照所述项目时间戳将所述形变图集拆分成侧移图集、受压图集以及弯扭图集；
从所述钢桩形变模型集中分别提取出所述侧移图集对应的侧移模型集、所述受压图集对应的受压模型集以及所述弯扭图集对应的弯扭模型集。
[0011]可选地，所述从所述侧移模型集中提取出侧移数据集，包括：从所述侧移模型集中筛选出侧移反弯模型集，对所述侧移反弯模型集中的每个侧弯模型进行侧弯点标注，得到侧弯标注模型集；提取出所述侧弯标注模型集中每个模型对应的弯点距离，并根据所有的所述弯点距离计算出所述衔接桥钢桩的计算距离；从所述侧弯标注模型集中提取出极限侧移模型，并获取所述极限侧移模型对应的极限侧移角度、钢桩长度、支撑截面积、斜架截面积以及极惯性矩，将所述计算距离、所述极限侧移角度、所述钢桩长度、所述支撑截面积、所述斜架截面积以及所述极惯性矩汇集成侧移数据集。
[0012]可选地，所述从所述受压模型集中提取出受压数据集，包括：从所述受压模型集中提取极限受压模型；提取出所述极限受压模型对应的受压惯性矩、受压截面模量、临界压力以及受压截面积；将所述受压惯性矩、所述受压截面模量、所述临界压力以及所述受压截面积汇集成受压数据集。
[0013]可选地，所述根据所述受压数据集和所述侧移数据集计算出所述衔接桥钢桩的受压稳定系数，包括：从所述侧移数据集中提取出计算距离，并获取所述衔接桥钢桩的钢材弹性模量；利用如下的受压稳定公式根据所述计算距离、所述钢材弹性模量以及所述受压数据集计算出所述衔接桥钢桩的受压稳定系数：其中，是指所述受压稳定系数，是指圆周率，是指所述钢材弹性模量，是指受压数据集中的受压惯性矩，是指所述受压数据集中的受压截面积，是指所述受压数据集中的受压截面模量，是指所述计算距离，是指所述受压数据集中的临界压力。
[0014]为了解决上述问题，本专利技术还提供一种高速公路的衔接桥钢桩的稳定性测试装置，所述装置包括：图集采集模块，用于对所述衔接桥钢桩进行稳定测试，利用预设的深度扫描仪采集稳定测试中的所述衔接桥钢桩的形变图集；三维重建模块，用于对所述形变图集进行点云匹配，得到钢桩形变点云集，对所述钢桩形变点云集进行三维重建，得到钢桩形变模型集；侧移强度模块，用于按照所述稳定测试的测试项目将所述钢桩形变模型集拆分为侧移模型集、受压模型集以及弯扭模型集，从所述侧本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种高速公路的衔接桥钢桩的稳定性测试方法，其特征在于，所述方法包括：S1：对所述衔接桥钢桩进行稳定测试，利用预设的深度扫描仪采集稳定测试中的所述衔接桥钢桩的形变图集；S2：对所述形变图集进行点云匹配，得到钢桩形变点云集，对所述钢桩形变点云集进行三维重建，得到钢桩形变模型集；S3：按照所述稳定测试的测试项目将所述钢桩形变模型集拆分为侧移模型集、受压模型集以及弯扭模型集，从所述侧移模型集中提取出侧移数据集，利用预设的侧移强度算法根据所述侧移数据集计算出所述衔接桥钢桩的侧移强度，其中，所述利用预设的侧移强度算法根据所述侧移数据集计算出所述衔接桥钢桩的侧移强度，包括：S31：获取所述衔接桥钢桩的修正系数以及钢材弹性模量；S32：利用如下的侧移强度算法根据所述侧移数据集、所述修正系数以及所述钢材弹性模量计算出所述衔接桥钢桩的侧移强度：其中，是指所述侧移强度，是指所述修正系数，是指所述钢材弹性模量，是指所述侧移数据集中的极惯性矩，是指所述侧移数据集中的钢桩长度，是指所述侧移数据集中的极限侧移角度，是指所述侧移数据集中的斜架截面积，是指所述侧移数据集中的支撑截面积；S4：从所述受压模型集中提取出受压数据集，根据所述受压数据集和所述侧移数据集计算出所述衔接桥钢桩的受压稳定系数；S5：从所述弯扭模型集中提取出弯扭数据集，根据所述弯扭数据集和所述侧移数据集计算出所述衔接桥钢桩的弯扭稳定系数，将所述受压稳定系数和所述弯扭稳定系数汇集成稳定系数集，结束稳定测试。2.如权利要求1所述的高速公路的衔接桥钢桩的稳定性测试方法，其特征在于，所述对所述形变图集进行点云匹配，得到钢桩形变点云集，包括：对所述形变图集中的每个图片进行畸变矫正，得到初始形变图集；对所述初始形变图集中的每个图片进行极线矫正，得到标准形变图集；对所述标准形变图集进行特征提取，得到钢桩特征点集；计算出所述钢桩特征点集对应的匹配点，利用所述匹配点将所述标准形变图集转化为视差形变图集；利用所述视差形变图集将所述标准形变图集转化为点位形变点云集，并对所述点位形变点云集进行坐标转化，得到钢桩形变点云集。3.如权利要求2所述的高速公路的衔接桥钢桩的稳定性测试方法，其特征在于，所述对所述形变图集中的每个图片进行畸变矫正，得到初始形变图集，包括：逐个选取所述形变图集中的图片作为目标形变图片，获取所述目标形变图片对应的深度扫描仪的镜头畸变内参；根据所述镜头畸变内参构建所述目标形变图片的畸变矫正模型；逐个选取所述目标形变图片中的像素作为目标像素，利用所述畸变矫正模型计算出所
述目标像素对应的矫正像素坐标；根据所述矫正像素坐标对所述目标像素进行坐标更新，当所述目标像素为所述目标形变图片中的最后一个像素时，将坐标更新后的所述目标形变图片作为目标初始图片，并将所有的所述目标初始图片汇集成初始形变图集。4.如权利要求2所述的高速公路的衔接桥钢桩的稳定性测试方法，其特征在于，所述对所述初始形变图集中的每个图片进行极线矫正，得到标准形变图集，包括：逐个选取所述初始形变图集中的图片作为目标初始图片，选取所述初始形变图集中与所述目标初始图片对应的双目图片作为目标双目图片；利用所述目标初始图片对所述目标双目图片进行映射，得到横轴基向量；根据所述横轴基向量计算出所述目标初始图片对应的畸变外参，根据所述畸变外参对所述目标初始图片进行极线矫正，得到目标标准图片，并将所有的所述目标标准图片汇集成标准形变图集。5.如权利要求2所述的高速公路的衔接桥钢桩的稳定性测试方法，其特征在于，所述对所述钢桩形变点云集进行三维重建，得到钢桩形变模型集，包括：对所述钢桩形变点云集进行钢桩语义识别，得到钢桩部件集；从所述钢桩形变点云集中提取出所述钢桩部件集对应的钢桩部件参数集；根据所述钢桩部件参数集对所述衔接桥钢桩进行三维重建，得到钢桩形变模...

【专利技术属性】
技术研发人员：卢小明，余仁维，张阳骏，涂定君，王钥，陈兴祖，蔡涛，
申请(专利权)人：南昌路兴交通工程监理咨询有限公司，
类型：发明
国别省市：